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摘要
本发明公开了一种基于深度融合神经网络的中文社交文本情绪识别模型构造方法,包括如下步骤：数据采集,利用Python Scrapy框架构建社交文本网络爬虫,采集图文数据；数据预处理,对数据采集模块采集的中文文本进行预处理；数据标注,用于对处理后的文本进行情绪标注；文本向量化,运用Word2Vec工具训练词向量；模型构建,设计融合BILSTM-CNN网络模型；模型训练,将标注后的文本通过BILSTM-CNN融合神经网络模型进行训练。本发明构建一种深度融合情绪分析模型,旨在充分利用深度神经网络模型的特征抽取能力,对中文情绪文本进行特征表达,并以此构造情绪多分类模型,提高自动化情绪多分类的准确率。
- 出版日期2018-9-3
- 单位华南理工大学
